基于Sentinel-2影像的陸良縣農(nóng)作物提取

摘要：本研究利用Sentinel-2影像以及2024年的實地采樣數(shù)據(jù)，訓練一個隨機森林分類器用于提取陸良縣水稻、玉米、土豆。首先，對遙感影像進行預處理，包括去云、光譜縮放、空洞插值填補等，并從實地采樣數(shù)據(jù)中目視解譯得到農(nóng)作物樣本點。其次，構(gòu)建了一個包含植被指數(shù)、光譜、地形特征的特征集。通過特征分組實驗，探索了不同特征組合對分類結(jié)果的影響，包括單獨使用光譜指數(shù)、植被指數(shù)、地形特征以及這些特征的累加組合。（剩余5230字）